Costs of attentional set-shifting during dynamic foraging, controlled by a novel Unity3D-based integrative experimental toolkit
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There is an increasing demand for experiments in which participants are presented with realistic stimuli, complex tasks, and meaningful actions. The Unified Suite for Experiments (USE) is a complete hardware and software suite for the design and control of dynamic, game-like behavioral neuroscience experiments, with support for human, nonhuman, and AI agents. We present USE along with an example feature-based learning experiment coded in the suite. Methods: USE extends the game engine Unity3D with a hierarchical, modular state-based architecture that supports tasks of any complexity. The hardware, based around an Arduino Mega2560 board, governs communication between the experimental computer and any experimental hardware. Participants in our task had their eyes tracked as they navigated via joystick through a virtual arena, choosing between two objects on each trial, only one of which was rewarded. Objects were composed of multiple features, each with two possible values. Each context, signaled by the pattern of the floor, had a single rewarded feature value (e.g. red objects might be rewarded on a grass floor, pyramidal objects might be rewarded on a marble one). Results: USE’s hardware enables the synchronization of all data streams with precision and accuracy well under 1 ms. Gaze was classified into behaviors (e.g. fixations/saccades) which displayed appropriate characteristics (e.g. velocities/magnitudes), and demonstrated ecologically meaningful characteristics when re-presented over task videos. Rule learning was all-or nothing, moving from chance to near-perfect performance in one or two trials. Participants displayed standard effects of set switching, including worse performance when contexts differed from the previous trial, and when rules involved an extra-dimensional shift from the previous block. Conclusions USE enables the creation and temporally-precise reconstruction of highly complex tasks in dynamic environments. Our example task shows that costs associated with attentional set-switching generalize to such dynamic tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».